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研究了前馈神经网络模式分类器的推广能力.从几何和概率两个方面分析了前馈网络用于模式识别的分类机理,在前人证明的基于误差最小的有导师(1和0)前馈网络输出端输出为模式样本后验概率估计结论的基础上,给出了径向基函数网络推广的核函数定理;对于两层感知器网络,提出使用加性噪声的样本来增加网络的推广能力.最后使用实测的五种飞机目标一维距离(纵向)象实验数据进行了模拟实验.